随着数字化技术的不断发展，金融行业的变革也在加速。最近北京市发布了《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书( 2023 年)》，报告显示在2022年，中国人民银行和银保监会相继发布了《金融科技规划2022-2025》和《银行业保险业数字化转型指导意见》等文件，为金融行业数字化建设的规范化和体系化发展指明了方向。尤其是在今年，ChatGPT的横空出世，以及它所采用的底层技术——大模型，更是吸引了金融业所有人的高度关注。

金融业庞大而复杂的IT架构、庞大的客服团队、严格的监管环境以及繁重的文件工作等特点，为大模型在金融业的落地提供了丰富的应用场景。各金融机构正在积极规划和实施基于大模型的技术解决方案，以应对数字化时代的挑战。大模型的飞速发展为现代应用系统建设带来了新思路和新模式，如何充分挖掘大语言模型的应用价值，结合金融业在数据、场景和安全合规等方面的需求特点，制定前瞻性技术路线，建设金融级大模型技术平台，成为了金融业在数字化时代面临的一项挑战性课题。

为了提高效率降低成本，各企业需要在业务痛点上积极发挥作用，有效解决海量数据分析难度大、数据深度价值挖掘难等问题，全面提升工作效率。安全可控也是金融业在数字化时代发展必须要重点关注的问题，要保证数据准确有效，数据来源可追溯，既要准，也要新，生成的内容要专业、权威、可靠。当然在系统兼容性和扩展性方面，大模型解决方案还需要具备良好的兼容能力，通过全面的数据覆盖范围、多类型多模态的知识学习，以及丰富的应用协同模式，实现可嵌入、可调用、可联动的部署方式，让大模型的实践经验真正落地，推动金融行业的数字化升级。

1、自动化客户服务 在金融行业中，客户服务是必不可少的环节。传统的客户服务模式往往需要大量的人工客服来应对客户的需求，这不仅耗费大量的人力成本，还难以保证服务的质量。而大模型的应用，则可以有效解决这一问题。 通过训练大模型，可以让AI学会理解和回答各种问题。这种基于自然语言处理技术的客户服务，不仅可以自动识别客户需求，提供个性化的服务，还可以减少人工客服的工作量，降低人力成本。例如，当客户向银行咨询贷款信息时，大模型可以根据客户的情况，快速给出最适合的贷款方案，省去了人工客服的繁琐回答。

2、风险评估与管理 金融行业中的风险管理一直是个巨大的挑战。传统的风险评估方法往往依赖于人工经验，这种方法不仅耗时耗力，还难以保证结果的准确性。而大模型的应用则为风险管理带来了新的可能。通过训练大模型，可以让AI学会从海量数据中挖掘有价值的信息，预测市场风险和信用风险。这种方法不仅准确性更高，还可以自动化处理大量数据，节省人力成本。例如，保险公司可以利用大模型，根据客户的消费记录、信用历史等信息，预测客户的风险等级，从而制定更加科学的风险管理策略。

3、投资决策支持 投资决策在金融行业中是一个至关重要的环节。相比投资决策往往依赖于个人经验，这种方法不仅受限于个人的知识和视野，还容易受到市场情绪的影响。通过训练大模型，可以让AI学会分析历史股价、基本面信息等数据，从而更加精准地把握投资机会，提高投资回报率。此外，大模型还可以自动化处理大量数据，节省人力成本。例如，基金公司可以利用大模型，对市场上的股票进行分析，找出潜在的投资机会，从而为投资者创造更大的价值。

4、内部管理优化 内部管理水平往往决定了一个金融企业的竞争力。的内部管理方式往往存在效率低下、资源浪费等问题。通过 AI大模型，可以让AI学会处理复杂的业务逻辑，优化内部管理流程。例如，银行可以利用大模型，自动化处理贷款申请的审批流程，减少人工干预，提高审批效率。大模型还可以用于智能排班、人力资源管理等方面，降低管理成本，提高资源利用效率。

AI基础软件作为大模型时代的技术支撑，已经在诸如智能风控、个性化金融服务、智能投顾与资产管理、智能客服与交互体验优化以及金融监管科技等多个金融业务领域中得到了广泛应用。这些软件通过机器学习、深度学习等技术，对海量数据进行处理和分析，为金融机构提供更精准、更高效的业务决策支持。

在保险领域，元保科创（北京）科技有限公司凭借其卓越的技术实力，成功推出了基于大模型的智能服务方案，为保险行业带来新的变革。元保的解决方案，从四个层面为保险业构建了全方位的智能化体系。建立了坚实的数据基础，涵盖了保险业务知识、医疗信息、咨询问题、规划案例等多维度数据，为后续的智能化处理提供了丰富的原材料。

第一在底层算法方面，运用先进的预训练技术，对保险业务指令进行微调，并构建了专属于保险领域的向量数据库和基础模型。这些技术有力地支撑了上层应用的智能化。

第二在能力整合方面不仅具备专业知识的问答能力，还具备信息抽取、多轮交互、辅助决策等多项内容理解和生产能力。此外，我们还实现了文本、语音、图片等多模态处理，为用户提供更加丰富、立体的服务体验。

第三在场景应用方面，覆盖了产品研发、智能营销、核保承保、智能理赔、智能客服等多个场景。其中，智能客服能够更自然地与用户交流，提供更精准的答案，使产品对比讲解更加易懂，从而大大提升了用户满意度。

第四在理赔应用方面，大模型能够快速进行材料结构化抽取，降低配置规则的复杂性和成本。结合丰富的理赔案例库，可以为业务人员提供有力的判断依据，有效预警风险。在实际应用中，大模型在识别和审核速度上分别提升了30%和70%，极大地提高了工作效率。元保科创（北京）科技有限公司的智能服务方案，不仅全面提升了保险服务的智能化水平，还为整个保险行业开创了全新的营销理赔时代。

当AI基础软件在金融行业的深入应用，也随着面临着诸多挑战。技术难题、数据安全和隐私保护、以及与日俱增的监管压力等问题，都在考验着AI基础软件的发展和应用。例如，数据质量问题可能导致模型的误判；隐私泄露问题可能引发严重的信任危机；而监管的不确定性也可能阻碍技术的进步和应用。

面对这些挑战，需要在技术、法律和伦理等多个层面进行深入研究和探索。例如，通过引入更先进的数据清洗和预处理技术，提高数据质量；通过强化隐私保护和数据安全技术，确保用户信息安全。

大模型时代为AI基础软件在金融行业的应用带来了前所未有的机遇，同时也带来了前所未有的挑战。但无论面对何种挑战，我们都坚信，只要持续创新、不断探索，就一定能够把握住这个时代的机遇，推动金融行业的数字化转型和升级。

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